Analisis Kondisi Transformator Daya Dengan Metode Dga (Dissolved Gas Analysis) Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Standar Iec Pada Pt.Pln Transmisi Jawa Bagian Timur Dan Bali

dc.contributor.advisor	Hadi, Widyono
dc.contributor.advisor	Hardianto, Triwahju
dc.contributor.author	Sukarman, Dedi Roli
dc.date.accessioned	2018-12-06T06:05:28Z
dc.date.available	2018-12-06T06:05:28Z
dc.date.issued	2018-12-06
dc.identifier.issn	131910201070
dc.identifier.uri	http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/88986
dc.description.abstract	Berdasarkan hasil eksperimen, arsitektur neural network dengan 2 hidden layer hasilnya lebih baik dibandingkan 1 hidden layer. Model neural network dengan arsitektur jaringan 2 hidden layer yang paling optimal yaitu pada hidden layer pertama diatur 20 neuron dengan fungsi transfer logsig, hidden layer kedua diatur 10 neuron dengan fungsi transfer tansig dan output layer diatur 4 neuron dengan fungsi aktivasi purelin. Sehingga memiliki nilai koefisien korelasi (regretion) sebesar 0,99984 dan MSE (Mean Square Error) bernilai 0,00076.	en_US
dc.language.iso	id	en_US
dc.subject	Analisis Kondisi Transformator Daya Metode DGA	en_US
dc.title	Analisis Kondisi Transformator Daya Dengan Metode Dga (Dissolved Gas Analysis) Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Standar Iec Pada Pt.Pln Transmisi Jawa Bagian Timur Dan Bali	en_US
dc.type	Undergraduat Thesis	en_US